在分析金融时间序列时，研究人员通常会初步假设价格是根据正常（高斯）定律分配的。这种方法是由于以下事实：可以使用正态分布来模拟大量实际过程。而且，该分布的参数的计算没有很大困难。 但是，当应用于金融市场时，正态分布并不总是起作用。金融工具的收益通常具有不同于正常形式的形式。太频繁和/或大的排放导致使用所谓的“重尾巴”分布。 在构建此指标时，我们将假设价格水平受拉普拉斯分布的影响。这种分布之间的主要区别在于，它允许更大范围的值。因此，拉普拉斯分布使模拟价格走势成为可能。此外，拉普拉斯分布是复合的，因此可以在不同条件下出现低值和高值的情况下使用。分布本身外观上与正常情况有很大差异。图的形状和位置取决于两个参数-b和m。
等级设定 拉普拉斯分布的主要优点是参数值范围大。因此，当使用正态分布时，大多数值都介于-3到+3之间。使用Laplace分布时，范围会扩展到–5 ... + 5。因此，可以更准确地对价格变化进行分类并做出更平衡的交易决策。表中显示了价格将在指定限制内的大概概率。
Range Probability,% Subrange Probability,% – 1…+1
63,2
0…1
31,6
– 2…+2
86,5
1…2
11,6
– 3…+3
95,0
2…3
4, 3
– 4…+4
98,2
3…4
1, 6
– 5… + 5
99,3
4…5
0, 6
概率=（1-exp（-| z |））* 100％/ 2 对应于给定概率的范围边界可以计算如下： 等级=±ln（1-概率/ 100），0≤概率<100 有两种类型的级别可用于交易。
Type I
Type II
Probability Range Probability
Range
1/2
±0.693 2/3
±1.099 3/4
±1.386 8/9
±2.198 7/8
±2.079 26/27
±3.297 15/16
±2.772 80/81
±4.396 31/32
±3.466 242/243
±5.495
第一种类型的级别可以用作现有交易策略的一部分的附加过滤器。第二种级别可以用于做出独立的交易决策。 解释结果 在交易中使用指标时，有两个基本规则适用： 开一个负值的买入头寸； 开一个正值的卖出头寸。 应当记住，指标偏离零线的距离越远，成功的可能性就越高。 指标设定 要配置指标，您需要设置级别的值（既可以使用推荐的值也可以自己计算）。 考虑到计算的细节，iPeriod应该高于5。 价格常数的选择取决于交易策略。
